doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Školitel-specialista: Ing. Hana Najmanová, Ph.D., prof. RNDr. Pavel Surynek, Ph.D.

Multiagentní (MA) modely pohybu chodců se stávají slibným nástrojem využívaným v požárním inženýrství pro posouzení bezpečné evakuace osob. Chodec je v takovém modelu reprezentován agentem, jehož parametry, dynamika a interakční pravidla jsou inspirována fyzickými, kognitivními a psychickými procesy lidí v davu. Nedávné studie ukazují, že velmi důležitým, ale zřídka uvažovaným aspektem ovlivňujícím proces evakuace, je heterogenita davu různých úrovní. Velkou (a dosud málo pojednanou) výzvou je simulace davu složeného z chodců s podstatně odlišnými rolemi a kompetencemi během evakuace (poslouchání vs. udílení instrukcí, organizace a řízení jiných chodců) jako např. evakuace školy (žáci vs. učitelé) nebo kulturní akce (návštěvníci vs. personál).

Cílem práce je zaplnit tuto mezeru v současném stavu poznání některými z následujících způsobů:

• Důkladné prozkoumání vlivu podstatné heterogenity na důležité charakteristiky toku chodců a procesu evakuace v nejběžnějších MA modelech (celulární, založené na sociální síle nebo pravidlech).
• Vývoj nových nebo modifikace stávajících MA modelů tak, aby byla umožněna výše zmíněná hierarchická heterogenita, vazby mezi agenty a formace.
• Organizace a analýza evakuačních experimentů zabývajících se výše uvedenými otázkami. Porovnání experimentů a simulací, vývoj metrik kvantifikujících shodu heterogenity v modelech a realitě.
• Využití nástrojů multiagentního hledání cest a plánování pro prozkoumání možných strategií řídících chodců/agentů a vlivu těchto strategií na proces evakuace.

Práce by měla být konzultována s odborníkem na požární inženýrství a s odborníkem na multiagentní plánovací procesy.

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Ing. Daniel Vašata, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Fundamentální diagram je důležitou charakteristikou toku chodců, která umožňuje inženýrům posuzovat maximální kapacitu chodcovských zařízení. Klasické metody odhadu fundamentálního diagramu používají analytické aproximace tohoto vztahu. Nezohledňují však specifické vlastnosti jednotlivých geometrií a složení chodců. Tato bakalářská práce prezentuje datově orientovaný přístup k odhadu fundamentálního diagramu pomocí umělých neuronových sítí. To zahrnuje simulování evakuací v open-source simulátoru pohybu chodců, výpočet alternativní míry hustoty - průměrné vzdálenosti ke k-nejbližším sousedům a následné trénování neuronové sítě k odhadu fundamentálního vztahu mezi hustotou a rychlostí. Naučené modely ukazují významnou schopnost extrahovat makroskopické vztahy z jednotlivých měření. Predikce je poté rozšířená o další příznaky - relativní polohy nejbližších sousedů a relativní vzdálenost k východu. To přispívá k dalšímu snížení chyby predikce a demonstruje tak použitelnost metod strojového učení v oblasti dynamiky chodců.

Práce na DSpace

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

prof. RNDr. Pavel Surynek, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Agentní celulární modely mohou být použity pro simulaci evakuace lidí z místnosti. Akce a interakce heterogenních agentů vytváří skupinový pohyb a zachycují tak komplexní jevy v chování chodců. V této práci je představen multiagentní celulární model založený na floor-field modelu. Ten je rozšířen o novou strategii řešení konfliktů, kdy se jeden nebo víc agentů snaží vstoupit na tutéž buňku. Agenti a model mají různé parametry, které ovlivňují řešení konfliktů. Na těchto vstupních parametrech je provedena citlivostní analýza, která objasňuje vliv jednotlivých parametrů na rozptyl výstupních hodnot.

Práce na DSpace

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Ing. Jakub Novák

Katedra aplikované matematiky

Práce se soustředí na analýzu a zpracování videozáznamu experimentu křížení chodců pořízeného na ČVUT FJFI v roce 2014. Výsledkem je algoritmus na automatickou extrakci trajektorií chodců z tohoto videa. Chodci na sobě měli speciální čepičky pro rozpoznání. Sledování osob je založeno na detekci čepiček z jednotlivých snímků videa. Asociace detekcí identitám je provedena pomocí nejmenších vzdáleností. U sledovacích algoritmů se může stát, že se trajektorie ztratí. Tyto lokace jsou aproximovány úsečkou. Další částí je rozpoznání kódu z čepiček. Konvoluční neuronová síť detekovala správně 45 % čepiček na náhodném vzorku 20 čepiček. Výstupem práce je dataset trajektorií a analýza pohybu chodců (průměrná rychlost, rychlost a fundamentální diagram).

Práce na DSpace

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Ing. Jakub Novák

Katedra aplikované matematiky

Tato bakalářská práce se zaměřuje na zpracování dat získaných experimentem simulované evakuace osob místem zúžení. Z experimentu byly pořízeny videozáznamy, ze kterých je potřeba extrahovat pomocí neuronových sítí a strojového vidění trajektorie pohybu jedinců a následně je porovnat a analyzovat. Výsledkem práce jsou získané trajektorie chodců, jejich porovnání s trajektoriemi získanými jedním z organizátorů experimentu, Ing. Markem Bukáčkem, a výsledky statistické analýzy trajektorií.

Práce na DSpace

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Ing. Daniel Vašata, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Časové rozestupy mezi průchody úzkým hrdlem jsou důležitou charakteristikou pohybu chodců. Tato práce reprodukuje výsledky předchozího výzkumu v oblasti modelování časových rozestupů, ve kterém byly představeny statistické modely pro predikci rozdělení časových rozestupů při průchodu úzkým hrdlem v závislosti na okolních parametrech. Parametry těchto modelů odhaduji na datech z evakuačních experimentů pořádaných ČVUT a diskutuji rozdíly s výsledky předchozího výzkumu.

Práce na DSpace

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Ing. Jana Vacková, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Tato práce představuje stochastický agentní model, který simuluje pohyb chodců v Luzenském údolí v Národním parku Šumava. Model spojuje tři odlišné matematické modely. Náhodné příchody agentů jsou modelovány pomocí Poissonova procesu. Dále je zaveden model založený na fundamentálním diagramu pro dopravu agentů k odhadovanému úzkému hrdlu stezky. Třetí mikroskopický model reprezentuje pohyb chodců v úzkém hrdle. Dopravní model zavádí hmotu agentů ve vnímaném okolí agenta jako nový koncept pro modelování interakce mezi agenty reprezentující chodce. Jádrové odhady jsou navíc zavedeny jako individuální hmota generovaná každým agentem. Vzhledem k zaměření této práce na dopravní úsek modelu je úzké hrdlo stezky reprezentováno velmi jednoduchým celulárním automatem. V praktické části této práci je model úspěšně implementován do simulačního nástroje, který byl vyvinut za účelem provádění simulačních experimentů s modelem. Parametry modelu byly kalibrovány na základě empirických pozorování o pohybu chodců. Správnost implementace jádrových odhadů byla potvrzena jedním z experimentů. Experimenty s intenzitou příchodu dále ukázaly, že k zácpám dochází při intenzitě 48 chodců za minutu. Tato hodnota potvrzuje smysluplnost modelu dopravního úseku, protože se shoduje s empirickými pozorováními, které nebyly použity pro kalibraci. Kromě toho výsledky experimentů potvrdily předpoklad, že různorodost v rychlosti chodců a různorodost v intenzitě příchodů vede k dřívějším zácpám.

Práce na DSpace

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Ing. Daniel Vašata, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Vliv definice východu na chování chodců během evakuace byl zkoumán pomocí nástroje simulací na bázi celulárního automatu. V této práci je představen modifikovaný Floor-Field model podporující různé typy východů. Výsledky simulací porovnají vliv východu na různé konfigurace agentů: homogenní, kdy všichni agenty jsou stejní, a heterogenní, kdy agenty patří do různých skupin. Tohle porovnání ukazuje, že heterogenita v agresivitě a citlivosti do okupace může měnit vlastnosti toku, způsobující ztrátu stacionárity toku a obracející ho do lineární klesajícího toku, změna typu východu v tomhle případě může posilovat ten efekt.

Práce na DSpace

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Ing. Daniel Vašata, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Hlavním cílem práce je identifikovat proměnné, které mají největší vlyv na celkový čas evakuace v rámci simulovaných evakuačních scénářů. Zkoumány jsou dvě kontrastní geometrie - dvoupatrový vlak a přednáškový sál. Pro každou z těchto geometrií jsou zohledněny dva různé scénáře - prostředí s nízkou hustotou, kde je objekt přibližně na 50% naplněný, a prostředí s vysokou hustotou, kde je objekt naplněn na 90% jeho kapacity. Tyto scénáře jsou analyzovány pomocí technik citlivostní analýzy se zvláštním důrazem na jednotlivé zdroje náhodnosti ve výstupu - parametry chodců, jejich počáteční pozice a inherentní náhodnost simulačního procesu. Davy v experimentech jsou tvořeny dvěma skupinami - skupinou fyzicky zdatných osob, která nemá žádné pohybové omezení, a skupinou s fyzickými znevýhodněními simulovanými pomalejší rychlostí a delším časem akcelerace. Výsledky ukazují, že při nižších hustotách hrají při určování celkové doby evakuace rozhodující roli počáteční pozice okupantů, ale se zvyšováním hustoty přebírají tuto roli makroskopické charakteristiky davu.

Práce na DSpace

doc. Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

prof. RNDr. Pavel Surynek, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Děti, které tvoří významnou část populace, jsou spolu s nemocnými, staršími a zdravotně postiženými nejzranitelnější skupinou během evakuace. Nové výzkumní experimenty na chování a pohyb dětí během evakuace v mateřských školách v České republice nabízejí pevnou teoretickou základnu pro vývoj simulačního modelu, který zachycuje specifické chování dětí. Navržený model v této práci je hierarchický systém vedoucích a následujících agentů koordinovaných pomocí centrálního plánovacího algoritmu. Je založen na extended floor field modelu. Hlavní přínos spočívá v analýze nových strategií a pravidel pro vedoucího agenta, jako je pozice ve skupině. Struktura skupiny je zachycena zavedením tvorby dvojic dětí pohybujících se ve frontách a vlivu vedoucího agenta na následující agenty. V závěru práce jsou diskutována omezení a nabízí se výhled možných zlepšení.

Práce na DSpace